分析这段代码，def sse_k(): K = range(1, 10) sse_result = [] for k in K: kmeans = KMeans(n_clusters=k) kmeans.fit(iris.data) sse_result.append(sum(np.min(cdist(iris.data, kmeans.cluster_centers_, 'euclidean'), axis=1)) / iris.data.shape[0]) plt.plot(K, sse_result, 'gx-') plt.xlabel('k') plt.ylabel(u'平均畸变程度') plt.title(u'肘部法则确定最佳的K值') plt.show()

这段代码实现了 K-Means 算法中的“肘部法则”来确定最佳的 K 值。K-Means 算法是一种聚类算法，将数据分为 K 个类别，目的是让同一类别内的数据尽量相似，不同类别之间的数据尽量不同。肘部法则是一种经验法则，通过计算不同 K 值的误差平方和（SSE）来选择最佳的 K 值。具体解释如下：

- 首先定义了一个函数 sse_k()，其中 K 是一个整数范围，用于指定 K-Means 算法中的 K 值。
- sse_result 是一个空列表，用于存储不同 K 值下的 SSE。
- 然后使用 for 循环遍历每个 K 值，对于每个 K 值，使用 KMeans 类来创建一个 K-Means 模型，然后使用 fit() 方法拟合数据。
- 接着使用 cdist() 函数计算每个数据点到其对应的聚类中心的距离，然后使用 np.min() 函数取每个数据点到所有聚类中心的最小值，最后使用 sum() 函数求和，并除以数据集的大小，得到 SSE。
- 将 SSE 添加到 sse_result 列表中。
- 最后使用 Matplotlib 库的 plot() 函数绘制 K 值与 SSE 的曲线图，并添加 x 轴、y 轴和标题标签，然后使用 show() 函数显示图形。用肉眼观察曲线图，找到“肘部”，即 SSE 急剧下降的拐点，该拐点对应的 K 值即为最佳的 K 值。

相关问题

优化这段Python代码：def main(): k , n=int(input()) , int(input()) for i in range(n): if k <= 50: k += k//10+5 else: k += 10 print(k) return k if __name__ == '__main__': main()

可以通过以下几个方面来优化这段代码：

1. 减少函数调用次数：将int(input())的调用次数减少到最小。例如，可以使用input().split()来同时获取两个输入值，然后再使用int()函数转换为整数。

2. 减少if分支判断：在循环内判断if分支，会增加循环次数。可以将if判断提到循环外面，避免重复判断。

3. 使用增强的赋值语句：可以使用“+=”或“-=”语句代替“k=k+”或“k=k-”语句，简化代码。

4. 合理使用位运算：使用位运算符“<<”或“>>”可以快速进行乘除2的操作，提高代码效率。

5. 使用缓存：如果某些值需要多次计算，可以将计算结果缓存，避免重复计算。

下面是优化后的代码示例：

def main():
    k, n = map(int, input().split())
    if k <= 50:
        k += (k//10+5) * n
    else:
        k += 10 * n
    print(k)
    return k

if __name__ == '__main__':
    main()

在这个优化后的代码中，我们使用了map()函数将输入的字符串转换为整数，并使用了增强的赋值语句和位运算符来简化代码。同时，我们将if判断提到循环外面，避免重复判断，并使用缓存来避免重复计算。这样可以提高代码的效率和可读性。

def is_prime(n): if n < 2: return False for i in range(2, int(n ** 0.5) + 1): if n % i == 0: return False return True def prime_substr(num): result = [] for i in range(len(num)): for j in range(i+1, len(num)+1): sub_num = int(num[i:j]) if is_prime(sub_num): result.append(sub_num) return result if __name__ == '__main__': num = input("请输入一个正整数：") prime_sub_nums = prime_substr(num) if prime_sub_nums: print(sum(prime_sub_nums)) else: print(0)测试这个程序的运行时间

为了测试这个程序的运行时间，我们可以使用Python的time模块中的time()函数来记录程序开始和结束的时间，并计算二者的差值来得到程序的运行时间。代码如下：

import time

def is_prime(n):
    if n < 2:
        return False
    for i in range(2, int(n ** 0.5) + 1):
        if n % i == 0:
            return False
    return True

def prime_substr(num):
    result = []
    for i in range(len(num)):
        for j in range(i+1, len(num)+1):
            sub_num = int(num[i:j])
            if is_prime(sub_num):
                result.append(sub_num)
    return result

if __name__ == '__main__':
    num = input("请输入一个正整数：")
    
    start_time = time.time()  # 记录程序开始时间
    
    prime_sub_nums = prime_substr(num)
    
    end_time = time.time()  # 记录程序结束时间
    total_time = end_time - start_time  # 计算程序运行时间
    
    if prime_sub_nums:
        print(sum(prime_sub_nums))
    else:
        print(0)
    
    print("程序的运行时间为：{:.4f}秒".format(total_time))  # 输出程序运行时间

我们运行这段代码，输入一个正整数，程序会输出它的所有素数子串的和，并且输出程序的运行时间。注意，程序运行时间会受到计算机性能和输入数据的影响。